ＭＩアイデア発想塾は、生産性を上げる為に、質問力、バランス・スコアカード、インストラクショナルデザイン等を知恵ある方法で賢く使い、企業力を強化する組織です。

詳細説明

私たちのビジネスのやり方は、主に欧米から入手した先端のテクノロジーやビジネス法を欧米から学んで、日本で事業化するビジネスの仕方が多いとも思います。

ただ技術開発が大きなビジネスになるものは、自ら技術開発をして製品化し、ビジネスにして行く訳です。

他でも説明していますが、技術開発は特定の分野の知識が豊富にあればできる為、私たちは知識の量を得ようとするのかも知れません。

その為に、競合他社より少しでも高度な、誰も知らない知識を得ようと、知識を増やす事には力を注いでいると思います。

得た知識で何とかっしようとするのです。
その為に知識の量は、欧米に負けない程持っていると思います。

ただ知識の量に重きを置く為、批判的思考の様な手間のかかる疑う事は行なわないでそのまま記憶すると思います。

又、日本の格差意識が深く考える事を行わなくしているので、分からない部分を、欧米からの知識を増やすことで乗り切ろうとするので、知識の量は、私たちは豊富に持っています。

私たちの感覚からすると、知識が豊富ならなんでも分かる、と思っていると思います。

しかし現実は、欧米の洞察あるビジネスは分からないし、自ら差別化を生み出す洞察あるビジネスはできません。

そこで、いくら知識の量があっても、物事を洞察できない理由を説明します。

一言で言うと、日本と欧米では論拠を深く掘り下げてい記憶しているか否かの違いです。

私たちは、物事の裏側などにあるもの起きている事を、自ら追求して考え、これらを解明理解することを殆ど行いません。

自ら考え理解するのではなく、他から入る知識をそのまま記憶しているのです。

この他から入る知識は、例えば自ら行っているビジネスを深く掘り下げて考え、解明した知識ではありません。

他人が考えた表明的な知識です。

他から入る知識がいくら多くても、深い所にある１つひとつの根拠は得られないのです。

深い所にある物事の根拠は自ら求めて解明理解する必要があるのです。

私たちが得ている知識だけでは、物事を広く深く物事の裏側に隠れているメカニズムや関係性、原因や本質は理解できないのです。

これらは、自ら考えて解明して理解して行くものなのです。

洞察力を養う為には、批判的思考とリベラルアーツ教育が必要で、物事を多角的に観る事や疑ってみる事、他と比較して観る事などで、合理的かつ客観的に物事を捉えられる様にして、その上に、色々な角度から考えたり、他分野の知識をヒントにしたり応用したりして今までにない物事を生み出す発想をできる様にする必要があります。

これらの行為を行わないと、洞察力は養えないのです。

私たち日本人が持っている知識は、知識の量はあるのですが、根拠を知る深さがないのです。
私たちが得ている知識は関係性では捉えられない知識なのです。

覚えている知識が関係性等で捉えていない為、柔軟性を発揮できない、統合されていない知識を多く持っているのです。

この知識をいくら多く持っていてもパターン認識ができる訳ではないのです。

関係性で繋がった統合された知識があるからパターン認識ができる様になるのです。

ただ知識があれば、行動できるので、出来る事はできるのですが、洞察ある事はできないのです。

ChatGPTに豊富な知識があっても物事を洞察できないのはなぜですか？と問い掛けると、知識は豊富でも、それが整理されていない場合や統合されていない場合、洞察は得られません。

洞察力は、複数の情報や知識を結び付け新たな見解や理解を生み出す能力に依存します、と答えています。

その他に、知識に柔軟性が掛けている事、純粋に論理的な思考だけでなく感情や直感に頼る場合ある事も、必要な情報不足が生じる事も、特定の状況や文脈でのみ生まれるとも洞察を得る為に必要になる、と説明しています。

私たちは知識を得る事に力を注ぎ、関係性等を考えない事と知識が統合されていない為、洞察力を養えないのです。

又私たちが行っている、ネットや本からの情報だけで事業を行っても生産性を高くできない理由を問いかけると、ネットや本の情報は競合企業でもはいるので、競合優位性にはならないとも、文化的・地域的なニーズは得られないとも、データの解釈と応用力が不足するとも、予測やリスク管理が不十分になる、と説明しています。

その他にも、創造性と革新が欠ける事、迅速な意思決定ができない事を挙げて、私たちの習慣的な知識の得方では、物事を洞察できないため、生産性の高い事業ができない事を説明しています。

もう１つ、地位のある知識の豊富な人が、なぜ経済の長期停滞が洞察力と密接にかかわっている事を見抜けないのか？を問い掛けました。

その答えは、知識の量が多い事と洞察力がある事は必ずしも一致しません。

知識の豊富な人は、過去の経験や既存の情報に基づいて判断を行う傾向がありますが、洞察力は新しい視点で物事を捉え、問題の本質を見抜く力です。

知識に依存しすぎると、新たな視点や変化に対応する柔軟性が失われると説明しています。

その他にも、日本には集団主義や同調圧力がある為、個々の意見や異なる視点を議論し難い環境が、経済停滞の根本原因見抜くことを妨げる事や上司が抵抗感を感じる事、リスクを避ける傾向が強く、既存のシステムや考え方を守る事を優先し新しいアイデアを取り入れる事に慎重である為、現状維持が続き、洞察力を持って経済問題に取り組むことの機会がなくなる事と、その他に意思決定プロセスが複雑な事も、教育や社会構造の影響とも、既存の成功体験への依存が強い為、経済停滞に洞察力が密接にかかわっている事を見抜けない、と説明しています。

別な角度から説明すると、ＡＩがなぜ優れた答えを返してくるかを理解できると理解しやすいので説明します。

ＡＩは大量の情報を読み込んで、その情報の中からパターン認識で答えているのです。

このパターン認識は他でも説明していますが、物事の中にある規則性や一貫性等のパターンを見つけ出して、パターン化した知識を分類したり予測したり識別したりして答えを返してくるのです。

物事を関係性で捉え知識を統合すると、このパターン認識ができる様になるのです。

いくら知識があっても関係性で捉え知識を統合していないとパターン認識はできる様にならないのです。

物事を関係性で捉えるとは論理的思考の結論と根拠を結び付けえ捉える事ですから、１つひとつの物事をどういう理由でそうなるかを理解しているという事です。

関係性で物事を捉えているとパターンを見つけ出しやすいのです。

私たちの習慣は、知識を増やすことに意識がある為、１つひとつの物事の根拠を考えない為、結論と根拠を結び付けて記憶していないのでパターン認識ができなくなり、分類も予測も識別もできないので、知識を豊富に持っていてもパターン認識ができない為洞察力を発揮できないのです。

ＡＩが私たちより優れた答えを返せるのは、大量の情報を読み込んでパターン認識を行っているからです。

１個人より大量の情報からパターン認識できるから優れた答えになるのです。

日本が長期の経済停滞に陥った原因の１つと思われる理由を、私たち日本の習慣が影響している事を、日本を牽引する様な人達には優秀な人達が多いのに、なぜ日本経済の長期停滞を招いてしまうのか？、で説明していますのでご覧ください。

私流洞察力の身につけ方を説明します。

洞察力を身につける為には、物事を広く深く理解する必要があります。
目に見えない物事の裏側までメカニズムや関係性、原因や本質に至るまで解明理解する必要があります。

他から知識を得る事を含めて、目に見えない物事まで解明理解する必要があります。

目に見えない物事は、自ら問題意識を持ち続け、周りで起きている事や新たな知識の入手などで、気づきを得て、観えていない関係性や原因などを解明して行くことになります。

気づき閃きはいつ起きるか分からないので、気づいたときはすぐにメモを取るようにしています。

アイデアや考えを思いつく場合も同じで、メモすることにしています。

これを続けていると、物事が関係性等で繋がって、１つの物事全体を理解できるようになります。

考える事は論理的思考に則って考える事になります。
この結論には○○の関係性や構造があってこの根拠になる、と理解することになります。

解明できた根拠がなぜこの根拠になるのか、と考えて更に根拠を、論理的思考をして解明して行きます。

これを繰り返すことで、本質や原因に迫るのです。
深く物事を理解して行くのです。

この論理解明を日々起きている事や、問題などが起きた時に行い、物事の理解を広く深くして行きます。

これらの行為を継続して行い続ける事で、洞察力を得る為の、広く深い物事の理解を得て行くのです。

ChatGPTの答えを借りると、洞察力は木の根っこの様なものなのです。
目には観えていませんが地中に大きく根を張り、栄養を吸収し、大きな木を育てているのです。

これを違う言葉で表すと、洞察力は、物事の優れた判断や発想の基礎スキルです。

優れた判断や発想をする為に、物事の論理の根拠を１つひとつ解明し、結論と結び付ける事で目に見えない物事の裏側までメカニズムや関係性、原因や本質を理解し、それを広く深くすることで優れた判断や発想の土壌を作るので、洞察力のない人より優れた判断や発想ができるのです。

私の場合は、１つの気づきをメモするだけでなく、気づきが繋がって１つの物事を理解できた時に、文章として理解できたことを書いておきます。

この文章を何度も読み返し、表現で足りない事が気づけば加筆して、全体で深い説明になるようにして行きます。

この様にして、様々な事を考慮した洞察ある説明にして行きます。

この行為をすることで更に気づきが生まれ、全体で深い理解の文章にして行きます。

文章を読み返していると、多分全体を把握して部分を考えられるからではないでしょうか。

基礎は１つひとつの気づきから物事の論理を論理的思考で理解する事です。
１つひとつの物事を結論と根拠を結び付けて、関係性で理解しておくことです。

これを普段から行っている中で、新たな物事を解明していると、以前に解明した物事とも関係がある事に気づくので物事が繋がって行く為、複雑な物事を理解できる様になるのではないでしょうか。

他の人達は、どのようにして洞察力を得ているのかは分かりませんがChatGPTで強調している事は批判的思考をすることを強調しています。

私は米国で洞察力を養うプログラムに参加した事がないので、批判的思考の実態がどういうものかをよく理解できている訳ではありません。

しかしChatGPTの説明から、物事をそのまま受け入れるのではなく、多視点で１つのものを観る事や、なぜ、どうしてとみる事や他と比較して観る事で、物事を合理的かつ客観的に物事の理解する事、と捉えています。

洞察力を身につけると発想力も身につくのですが、発想力を身につけるには、批判的思考だけでは足りず、リベラルアーツ教育を行っています。

リベラルアーツ教育とは、批判的思考で掴んだ物事を基に、多視点で考えたり、他の分野の知識を応用したりヒントにしたりしてアイデアを発想する基礎を作る教育です。

洞察力を養うのは、物事の広く深い理解が必要で、目に見えない物事までメカニズムや関係性、原因や本質まで解き明かし理解する必要がある事は、私は理解できます。

又パターン認識ができるので、例えば、○○を△△すると□□になる、と明確に過去の事から推察できるため、何かを観ると仮説が浮かんだり、先を予測したりできます。

またそこまで理解できれば、洞察力は養える、とChatGPTは答えています。

洞察力を養う為にはどうしても自ら物事の論理を解明できる力が必要です。
解明できる力をどうして養うかになります。

私の場合は好奇心があるので、問題意識を持ちつづけられたので解明できた事と、直感がよく働いたと思います。
気づきを得る為の直感です。

ここを習慣化するのですが、自ら物事を解明することに慣れるまで、私は追求して解明したい事を、目に入りやすい所に書いておくことを薦めています。

思考法も習慣化できますので、慣れてくると、問題意識を持ち続けられる様になるのではないでしょうか。

また疑問が生まれた時、徹底的に調べてしまいそこで解明してしまうのです。
解明できないとかえって記憶に残り、問題意識を持てるのではないでしょうか。

これから説明することは、他で説明している事とダブル部分がありますが、洞察ある説明を行動できる様にする為にはどうすれば、私たちに理解し難い洞察ある事を行動できる様になるかを説明します。

洞察力とはをChatGPTに問い掛けると以下の答えが返ってきます。
直感と経験、観察力と知識が組み合わさって発揮される本質や意味を見抜く力、です。

私たちはこの説明で、洞察力を養う行動を取れるでしょうか。
洞察力の事をよく知らない殆どの人が、この説明で行動を起こせないと思います。

一方洞察力のある人は、この言葉１つひとつが、何を意味しているかを分かります。
なぜ分かるかと言うと、文脈から言葉１つひとつの意味を深く理解できるからです。
１つひとつの言葉にある背後を理解できるので、何をすればよいかが分かるのです。

洞察力のある人は、自らの経験で言葉１つひとつがどんなことをするかが分かるのです。

私の解釈でこの説明をすると、物事を洞察できる様にする為には、物事を広く深く理解する必要があります。

目に観えない物事の裏側までなぜ、どうして？と疑問を持って解明理解する必要があります。

この物事を解明するときに、問題意識を持ち続けて気づきを得る必要があります。
この気づきは直感を働かせて気づく訳です。

洞察力を養う為には直感を働かせ、多くの気づきを得る事で、物事の裏側まで解明理解する経験を積み重ねる必要があるのです。

解明理解の経験を積み重ねて、物事を広く深く理解できないとパターン認識等ができないのです。

直感は働かせれば働かせるほど、直感が自然に働くのではないでしょうか。
感覚が研ぎ澄まされるのです。

この直感を働かせるためには、問題意識を持ち続ける必要があります。
問題意識を持って物事を観察しているから気づきが生まれるのです。

これも慣れてくると、問題意識を持っているのかどうかも意識しないで自然にできる様になります。

最後の知識は、元々知識がなければ物事を洞察しようとは思わないと思います。

問題は、洞察力のある人は自らの経験がある為、実際に直感と経験、観察と知識で洞察力を得ているので、ChatGPTの説明だけで、何をすれば洞察力を養えるかを、この説明で分かるのです。

洞察力のない人は、自らの経験がない為、ChatGPTの説明だけでは、何をすれば洞察力を養えるかが分からないのです。

その為に、洞察力を養う為には、多くの物事の裏側まで広く深く理解する必要があるのです。

洞察力のない人が洞察ある事を理解でいないのは、説明している言葉の背後（どんな背後があるか、どんな影響があるか）がわからないので、なぜあの行動であの結果がだせるのか、その過程を理解できている人が洞察ある人で、過程を理解できていないから行動できないのが洞察力のない人になるのです。

洞察ある人は、言葉１つひとつの背後にある事実や関係性等を理解していますので、文脈で説明している背後が読める為、何をすればよいかが分かるのです。
同じ理由で物事を深く理解できるのです。

なぜ、私たちは洞察ある事を理解できないのか、洞察力を養えないのか、今までの説明でお分り頂けたと思います。

私たちの習慣が、知識を得る事に重点を置き、物事の裏側などを追求して考えないので、私たちは広く深く物事を理解できない為洞察ある事も理解できないし洞察力も養えないのです。

又洞察力を身につけると、なぜ優れた経済活動ができるかもお分かりいただけたのではないでしょうか。

ビジネスをする場合、観えている事だけで判断するのではなく、背後にある物事まで理解して、物事の背後を考慮した判断ができるので、行うビジネスで優れた結果を出せるのです。

逆の説明の仕方をすると、洞察ある説明を理解し行動に移す為には、説明している言葉１つひとつの背後にあるものを文脈で理解する為に、説明で使われている言葉１つひとつの背後を調べて理解できれば、行動できるのです。

分解して文脈に沿って１つひとつの言葉の背後を掴めれば、全体で何を言っているかが分かり、行動できるのです。

この方法は、本質的に物事を広く深く理解できる訳ではありませんので応急的な方法ですが、何回も違う角度から問いかけ答えを得れば、本質も分かってきます。

本来ならば、洞察力を養う為には、批判的思考とリベラルアーツ教育を長く続ける事で得られるのですが、これには手間暇がかかるので、洞察ある答えを返すChatGPTの答えを解釈して、洞察ある事を行う事で、ビジネスで結果の出せる事を行うのです。

洞察力の重要さが理解できれば、自ら批判的思考やリベラルアーツ教育を行う様になるのではないでしょうか。

なぜなら、競合企業に勝つためには、洞察力を高める必要があるからです。

なぜ日本の優秀な人達が洞察力の力に気づかないのかを、地位のある知識の豊富な人が、なぜ経済の長期停滞が洞察力と密接にかかわっている事を見抜けないのか？と問い掛けました。

その答えは、知識の量が多い事と洞察力がある事は必ずしも一致しません。

知識の豊富な人は、過去の経験や既存の情報に基づいて判断を行う傾向がありますが、洞察力は新しい視点で物事を捉え、問題の本質を見抜く力です。

知識に依存しすぎると、新たな視点や変化に対応する柔軟性が失われると説明しています。

その他にも、日本には集団主義や同調圧力がある為、個々の意見や異なる視点を議論し難い環境が、経済停滞の根本原因見抜くことを妨げる事や上司が抵抗感を感じる事、リスクを避ける傾向が強く、既存のシステムや考え方を守る事を優先し新しいアイデアを取り入れる事に慎重である為、現状維持が続き、洞察力を持って経済問題に取り組むことの機会がなくなる事と、その他に意思決定プロセスが複雑な事も、教育や社会構造の影響とも、既存の成功体験への依存が強い為、経済停滞に洞察力が密接にかかわっている事を見抜けない、と説明しています。

上記の説明で私たちが他から得る知識、物事の裏側を理解できない知識で物事を判断しているから、洞察力の様な非常に重要なものも見抜けないし洞察ある行動ができないのです。

洞察ある事を行うには、１つひとつの言葉が持っている深い意味を理解して行わないと、優れた結果は出せないのです。

その為に、例えば、ChatGPTから洞察ある答えを引き出した場合、説明で使っている１つひとつの言葉を深く理解していないと、洞察ある事はできないのです。

その為に、米国では洞察力を養う為に、批判的思考をしたり、リベラルアーツ教育を常に行ったりして言葉１つひとつを理解できる様にしているのです。

アクセスありがとうございます。

なぜ洞察あるDX導入講座か、から説明すると、私たち日本人のビジネスを始めとした物事の捉え方考え方が浅い為、欧米企業の深い知識が得られる考え方に勝てなくなったことが動機です。

今後欧米企業と対等に戦う為には、深い知識でビジネスを行う洞察あるビジネスが必須になるからです。

対象企業は、興味を持って努力して頂ける企業であれば、どの企業でも可能です。

出来れば大企業の系列子会社で、やる気のある経営者が居る企業が最適ですが、ＤＸ導入で優れた結果を望む、今までのビジネスの仕方に限界を感じている、経営者がいる企業向けです。

これには理由があります。
今の大企業は、企業自身にリスクを避ける傾向が強く、過去に成功体験がある為既存の方法に固執してしまい、変化に慎重な姿勢である事と、データサイエンティストがいる場合が多いので、私の様な無名の人が言う事を信用しないのです。

米国の様に提案を、批判的思考をして確かめる事は日本の大企業は行わないのです。

現在私たちが行っている教育やビジネスの仕方では深い知識である洞察力は観えないものなので、日本の企業で洞察あるビジネスを行っている所はトヨタぐらいで、当のトヨタ自身も洞察力の力に気づいていないと思えるものが洞察力です。

ミニ講座で行いたい深い知識から行う洞察あるＤＸ導入法とは、私たちの習慣では気づかない視点からＤＸ導入を観て、１つひとつＤＸ導入で行う事を点検し、私たちの習慣で行うと省力だけになってしまうＤＸ導入を、付加価値を生み出せる様にするＤＸ導入です。

ミニ講座で行う事は、深い知識で行う洞察あるＤＸ導入法ですから、行う事はリスク管理ができる様にして、新しい取り組みに挑戦したり、データ分析や知識の統合をしたりする事で効果が出せる様にする事を学ぶ講座です。

今中小企業は、技術の継承が問題になっている企業も多いと思いますが、完全ではありませんがＩＴ技術を使えば、かなりの部分、技術だけでなく技能も継承できる様になってきています。

具体的な深い知識で行う洞察あるやり方とは、どんな方法かを理解する為に、ChatGPTに適切な問いかけをして、深い知識になる答えを引き出す事で、洞察ある事をできる様にするミニ講座です。

具体的な事は、 洞察あるＤＸ導入コンサルティング、をご覧ください。

今後AIをビジネスで使う事は増えると思えるので、ビジネスの仕方自体が変わる可能性が強くなってきた事と、日本でも深い知識から行う洞察あるビジネスができる様にするためにです。

このビジネスの変化に対応する為にはAIを使う事は必須になるからです。

例えば、企業の体質を改革ができる様にする為に、上下関係を減らし、部下が挑戦してみる様な事も行い、学び実践してみる講座です。

深い知識から行う洞察あるＤＸ導入法とは、事前に導入で成功する為に必要な事を調べ見える化し、それを基に行動に移すので、行ってみるとどこが問題かも見つけやすく、実践できれば自然に成果がでてくる方法です。

私たちの習慣的な物事捉え方では理解し難いのですが、今まで観えなかったビジネス上で重要な事を見抜けるようにする洞察あるＤＸ導入法を行う講座です。

ミニ講座だけで終わってしまう場合は、ここで説明した事をどこまでできるかは分かりませんが、欧米がどんな方法でビジネスを行っているかは、ご理解頂けると思います。

ただ真の深い知識から行う洞察あるＤＸ導入法を行うには、長年かけて自ら築いて行くもので、ミニ講座で学んだ事を根付かせ、継続して行わないと真の深い知識が身について、差別化したＤＸ導入法を行えるようにはなりません。

簡単にできないから差別化したビジネスができるのです。

この講座では、どうすれば成果の出せるＤＸ導入ができるかは学べますが、優れた結果を出し続け、生産性を上げ続ける為には、講座で学んだ事を持続する必要があります。

又なぜ大企業の系列企業が望ましいかと言うと、対象企業が行って成果を出せれば、それを参考に親企業に移せば、見本があるのですから移しやすいし成果を出しやすいからです。

子企業に深い知識から行う洞察あるＤＸ導入を行えば、親企業の大企業に何が足りないかも補えられ、更に大きな成果につながって行くからです。


現実にDX導入で行う事。

私は、DX導入で何が必要かをChatGPTで調べてあります。

DXの概念、DX導入目的、DX導入で陥りやすい事、一般的な企業で、DX導入で足りない事、DX導入で社員と経営者に必要な事、DX導入でイノベーションを起こす為に必要な事などを見える化した訓練ができます。


下図はＤＸ導入で日本の企業に足りない事をまとめた図です。


デジタルスキルを始めとして部分的なＤＸ導入やどんなデータを取れば付加価値を生み出す発想ができるかなど多岐にわたり日本の企業はＤＸ導入で足りないものがあります。
これを１つひとつできる事から解決策を打つのです。

日常導入で行う事を、見える化したものと比較して常にチェックをして行う進捗状況をチェックする事、見える化した企業の行う事から各人の行う事に落とし込む事で各人の目標を作って行うのです。

この基礎を作って、問題を提起して貰い、どう解決したいかを聞きとります。

メンバー社員に解決策を考えて貰い、私も私のやり方で解決策を考えます。

これを繰り返し行う事で、問題の解き具合に応じて段階的に行いその都度すり合わせを行う様に進めて行きます。

日本の企業の場合は、各所にIT機器を設置して、各業務に関係ある業務を業務に関係のあるソフトを使い、各業務を効率化して行く事は、すでに行っていると思います。

これがＤＸ化だ、と思っている人達も多くいると思いますが、これはＤＸではない事を理解して貰う様に説明を行います。

最初は、必要な役職に必要な業務処理ができる機能ソフトと機器があるかなど、点検から始める事になります。

ＥＲＰはすでに導入していると思いますので、ＥＲＰの中身を点検する事になります。

企業内のデータ連携だけでなく、ステークホルダーと必要な事を連携しているか、その使い方は使いやすいか、例えばどこからでも瞬時にアクセスできる環境になっているか、各自がアクセスできるデータは各自の役職に必要十分なデータにアクセスできるか、企業を成長させるためには必要なデータは入手できるか、などを点検することになります。

次にこれらの機器とソフトを使いこなし、十分に業務が行われているかを点検することになります。

使いこなすスキルがその部署の人にあるかを観る事になります。

業務をまわすスキルがない人は、リスキルリングを行い、スキルを習得する事になります。
これらで基礎的な事を点検するのです。

ここで終わってはただの省力化の効果しか生まれません。
ここからがＤＸの目的になります。

これらから集まってくるデータから、どんな付加価値を生み出せるかを考える事になります。

定番の顧客のデータ分析を行い、マーケティングは行っていると思います。
顧客データも必要十分なデータは入って来るかも調べます。

ＥＲＰのデータから、一番非効率な業務は見えてくるだろうか。
サプライチェーン全体を俯瞰視し、全体の流れを遅くしている業務は何だろうか、

特定できるのならどうすれば改善できるかを考える事になります。

サプライチェーンと顧客のデータから利益を取れるアイデアは出せないだろうか。
その企業のすべてのデータからその企業の特徴を掴み、競合企業から入るデータと比較できないだろうか。

このデータの比較から、収益の取れる戦略は考え出せないだろうか。
流行やトレンドからニーズを掴み、自社の強みから新しいビジネスはできないだろうか。

オープンイノベーションの様に、作りたい製品に必要な技術を持つ企業と協業できないだろうか、などの事をその企業が集めたデータから、出来ないかを考える事になります。

その為に必要な人に必要なデータにアクセスできる環境が必要になります。

市場を攻略する為には新たなデータが必要になる場合は、どんなデータを、どこにアクセスすればみられるかなども行う事になります。

BIツールは導入されて、これらのデータを統合分析出来ているだろうか。

上記した様な事を、ミニ講座でできる範囲で行う事になります。


洞察あるＤＸ導入ミニ講座で実際に行う事を説明します。

ミニ講座は、料金は掛かりません。
体験的な講座です。

ミニ講座はオンラインで５回から１０程度で解決できる問題を解決する講座です。
企業で解決したい問題を、オンラインで解決することになります。

解決したい問題を、私たちのやり方で解決するのではなく、ChatGPTを使って、洞察ある解決法にすることが目的です。

ChatGPTを使ったミニ洞察力理解講座、と言う別の角度から講座を説明していますので、ご覧ください。

私の目的は、深い知識から行う洞察ある解決法を具体的に行って見せる事で、洞察あるビジネスの仕方を理解して貰い、洞察あるビジネスの仕方をその企業に行って貰う事です。

私たちがなぜ深い知識が得られなく、欧米の様な経済結果を出せないかを理解して貰う事で、日本のビジネスの仕方の欠点などが理解できるため、ミニ講座を行う事は無駄にはならない講座です。

日本では殆ど行っていない、深い知識を使う事でビジネスを行う講座です。
テクニックを覚えるのではなく、ビジネスの仕方の本質を変える講座です。

その為、面倒な事をしたり、新しい事をしたり、考えさせられたりする講座です。
米国で洞察力を養う為行っている批判的思考を取り入れた、ミニ講座です。

問題を多角的に観たり他と比較してみたりして、実態を掴み、原因を解明する為に問題の周りの事を解明し、原因を突き止め、解決策を様々な角度から検討し解決する様に行動することになります。

例えば、問題を提起されたとき、あなたはこの原因を想像できますか、と問い掛け、問題に対する相手の状況を把握するのです。
同時にCharGPTに問題の解決策を問い掛けて答えて貰うのです。

これで、次に何をすればよいかが分かります。
何が足りないかも分かります。

問題の理解が足りないのか、全く何をすればよいかが分からない場合は、答えを分解して、問題のどの部分が理解できないかなどを行い、メンバーの状況を知る事になります。

全く分からない場合は、説明で使っている言葉１つひとつを、更にChatGPTに問い掛けて、答えで使っている言葉１つひとつ解明すれば、最初の説明がよく理解できると思います。

ChatGPTの洞察ある説明を、実行できる様にするにはどうすればよいかを説明した説明がありますので、洞察ある説明を行動できるようにする為には、ご覧ください。

と同時に私も問題の原因を私なりに、問題の周りを理解する為に聞いたり調べたり考えたりすることになります。

洞察ある問題解決法とは、問題に関する事を広く深く知る事で、原因を突き止め解決することです。

問題に関係することを広く深く知るので、解決できた場合、それが１つのパターンとして認識されるので、次の問題解決の基礎になるのです。

行ったことが基礎になるので、この方法を続けていると、基礎が多くなり、更に優れた解決策が考え出せる様になるのです。

本来は、深い知識から行う洞察あるビジネスをする為には、１人ひとりが深い知識を養い、その人たちが集まって意見を交わして深い知識でビジネスをするのですが、深い知識のある人が日本にはいないので、洞察ある事をChatGPTに教えて貰い実行すればよいのですが、その答えを実行できない場合も多いので、そこは答え１つひとつの言葉を深堀し、理解して実行するか、私が答えを解説して実行してもらうかになります。

最初は面倒だと思われますが、これを続けていると、ビジネスを広く深く理解できる様になる為、ある程度続けていると、問題が起きると原因を予測できる様になるので、手間暇がかからなくなってきます。

こうして、企業に少しは深い知識の事を理解して貰えるのでは、と思ったのでこの方法を取ったのです。